Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
物品増減及び現在額総計算書 特別会計計 （37）

特別会計計
品目	昭和56年度末現在(A)	昭和57年度間減(B)	昭和57年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)
数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)
1 電気機器	32,901	78,247,261,604	5,175	12,771,204,133	1,781	5,907,318,266	3,394	6,863,885,867	608,303,547	36,295	85,719,451,018
2 通信機器	19,792	66,391,769,624	3,447	14,292,190,320	2,284	8,979,973,733	1,163	5,312,216,587	1,279,223,551	20,955	72,983,209,762
3 工作機器	6,826	12,209,468,582	349	838,237,145	64	98,494,111	285	739,743,034	29,232,890	7,111	12,978,444,506
4 木工機器	170	154,537,765	13	10,127,000	0	0	13	10,127,000	0	183	164,664,765
5 土木機器	4,509	38,014,039,017	1,279	16,764,166,575	1,247	12,760,078,832	32	4,004,087,743	△	116,693,426	4,541	41,901,433,334
6 試験及び測定機器	141,533	382,557,293,990	14,892	49,036,374,956	3,199	7,900,109,558	11,693	41,136,265,398	2,034,355,061	153,226	425,727,914,449
7 荷役運搬機器	5,403	16,524,165,018	937	2,992,462,441	796	2,286,605,120	141	705,857,321	8,384,005	5,544	17,238,406,344
8 産業機器	19,149	66,632,477,382	2,197	9,103,557,099	820	3,567,670,979	1,377	5,535,886,120	503,608,250	20,526	72,671,971,752
9 船舶用機器	269	1,181,500,250	23	55,152,500	32	74,814,673	△	9	△	691,200	260	1,162,529,277
10 車両及び軌条	25,969	50,177,153,581	9,610	17,593,218,087	8,512	13,218,241,746	1,098	4,374,976,341	72,656,758	27,067	54,624,786,680
11 医療機器	67,468	257,018,902,931	8,764	41,487,766,423	1,430	4,519,320,854	7,334	36,968,445,569	795,693,341	74,802	294,783,041,841
12 特殊用途機器	244	1,199,475,652	7	22,107,500	53	398,569,312	△	46	△	376,461,812	1,428,000	198	824,441,840
13 雑機器	110,375	312,968,969,872	32,031	105,818,550,138	17,893	60,411,375,469	14,138	45,407,174,669	2,148,687,312	124,513	360,524,831,853
計	434,608	1,283,277,015,268	78,724	270,785,114,317	38,111	120,122,572,653	40,613	150,662,541,664	7,365,570,489	475,221	1,441,305,127,421
総計
品目	昭和56年度末現在(A)	昭和57年度間減(B)	昭和57年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)	数量(個)	価格(円)
数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)
1 電気機器	40,080	97,566,951,394	6,343	15,562,537,105	2,437	7,138,118,974	3,906	8,424,418,131	1,279,827,373	43,986	107,271,196,898
2 通信機器	41,746	131,738,992,577	6,963	23,905,099,267	3,994	13,171,517,505	2,969	10,733,581,762	1,516,258,940	44,715	143,988,833,279
3 工作機器	8,659	16,079,309,388	468	1,130,249,185	109	158,674,004	359	971,575,181	71,757,980	9,018	17,122,642,549
4 木工機器	630	683,501,791	48	50,307,256	17	18,852,460	31	31,454,796	646,400	661	715,602,987
5 土木機器	4,831	38,726,215,000	1,298	16,803,504,230	1,262	12,804,301,832	36	3,999,202,398	△	116,693,426	4,867	42,608,723,972
6 試験及び測定機器	192,548	564,325,700,258	19,650	71,448,454,307	4,650	17,523,185,007	15,000	53,925,269,300	4,281,678,506	207,548	622,532,648,064
7 荷役運搬機器	5,839	17,626,589,055	979	3,066,664,021	824	2,349,880,120	155	716,783,901	12,054,005	5,994	18,355,426,961
8 産業機器	28,041	86,642,643,762	5,392	18,524,059,013	2,084	8,357,272,342	3,308	10,166,786,671	602,514,567	31,349	97,411,945,000
9 船舶用機器	1,127	3,466,244,826	1,300	15,591,461,732	1,151	12,680,966,309	149	2,910,495,423	1,883,720	1,276	6,378,623,969
10 車両及び軌条	88,946	196,642,522,877	26,195	61,431,578,998	22,660	44,210,990,689	3,535	17,220,588,309	92,819,837	92,481	213,955,931,023
11 医療機器	70,944	267,393,441,626	9,073	42,434,070,423	1,500	4,671,792,754	7,573	37,762,277,669	838,910,941	78,517	305,994,630,236
12 特殊用途機器	3,467	9,697,878,441	1,539	11,927,333,946	1,275	2,522,070,023	264	9,405,263,923	60,229,000	3,731	19,163,371,364
13 雑機器	131,878	356,132,081,346	35,583	112,672,331,124	19,516	62,854,675,194	16,067	49,817,655,930	2,410,706,854	147,945	408,360,444,130
14 防衛用武器	13,830	497,955,047,482	7,779	212,283,834,518	6,870	158,822,091,003	909	53,461,743,515	17,304,888,840	14,739	568,721,679,837
15 防衛用施設機器	2,244	22,873,029,720	1,194	13,374,480,367	1,082	10,342,412,150	112	3,032,068,217	0	2,356	25,905,097,937
16 防衛用電気通信機器	22,680	356,506,954,458	15,345	244,609,214,985	13,166	189,444,891,911	2,179	55,164,323,074	△	138,944,669	24,859	411,532,332,863
17 防衛用航空機用機器	11,583	207,073,166,645	16,150	538,183,796,474	15,126	512,661,803,182	1,024	25,521,993,292	△	20,803,498	12,607	232,574,356,439
18 防衛用船舶用機器	920	51,301,260,109	734	46,049,158,119	672	46,431,309,496	62	△	382,151,377	810,000	982	50,919,918,732
19 防衛用衛生器材	433	4,202,730,580	62	574,934,187	12	123,891,380	50	451,042,807	24,057,193	483	4,677,830,580
20 防衛用一般機器	6,128	121,079,242,317	2,959	55,214,779,797	2,100	30,034,845,945	859	25,179,933,852	1,442,647,114	6,987	147,701,823,283
計	676,554	3,047,713,503,652	159,054	1,504,837,849,054	100,507	1,136,323,542,280	58,547	368,514,306,774	29,665,249,677	735,101	3,445,893,060,103
概要

## 各分野の専門家がリスクに関わる際に、社会への説明責任を全うするため、専門家集団や組織としてリスクコミュニケーションを行う取組を支援し、モデル化する。

## ■「東日本大震災を踏まえた今後の科学技術・学術政策の在り方について(建議)」

平成25年1月 科学技術・学術審議会

V 社会への発信と対話

2. リスクコミュニケーションの在り方

○ 科学技術への信頼を回復するためにも、社会とのコミュニケーションの強化が必要である。具体的には、地方自治体職員、地域の利害関係者、メディア等との継続的な勉強会の開催や、研究開発への参画を促すといった取組、研究者や技術士をはじめとした技術者の専門的能力を生かした自発的な活動などが必要である。

### ■「リスクコミュニケーションの推進方策」平成26年3月27日 安全・安心科学技術及び社会連携委員会 5. 今後のリスクコミュニケーションの推進方策

## (2) 問題解決に向けたリスクコミュニケーションの場の創出

学協会などの専門家集団は、個々の組織において、リスクコミュニケーションに関し、平常時・非常時・回復期のそれぞれに、自らが社会の中でどのような責任や役割を担い、構成員はどのような行動をとるべきかについて、社会との対話も交えながら、あらかじめ合意形成しておくこと

専門家、学協会などの専門家集団又は非営利団体は、リスクコミュニケーションの場を適切にデザインできる人材、組織として、多くの場合において中立的な役割が期待される。参加するステークホルダーが広く互いの立場や見解を理解し、それぞれの行動変容に結びつけられる「共感を生むコミュニケーション」の場をデザインし、実践すること

## (4) 媒介機能を担う人材の育成等

大学や学協会は、リスクコミュニケーションを職能として身につけ社会の様々な場面で活躍する人材を育成すること(特に、リスクコミュニケーションにおいてステークホルダー間の連携や調整を行う、媒介機能を担う人材の育成)

## 科学技術への信頼を取り戻すために、いま、専門家に求められている取組

専門家集団として責任ある情報発信

リスクコミュニケーションを支援する活動を通した能力の育成

専門家

行政

## 学協会

支援期間：原則3年以內

学協会におけるリスクコミュニケーションの定義の明確化

・責任ある情報発信方法の検討

・年次大会におけるセッションの設定と議論

・構成員への研修

市民

大学・研究機関

支援期間：原則3年以内

リスクコミュニケーションの場を提供し、実施をサポート

・地域に対する研究成果の還元活動の一環としてリスクコミュニケーションの取組を実施

・活動経験を通して研究者・学生の能力育成 等

～ 先行モデル(Good Practice)をつくり、水平展開を促す ～
# 日本企業の IT 化の進展が生産性にもたらす効果に関する実証分析 $ ^{*} $

－企業組織の変革と人的資本面の対応の役割－

黑川太 $ ^{**} $

峰滝 和典

## <要約>

本稿では日本企業における IT 化の進展が生産性にもたらす効果に関して、企業組織と人的資本の観点から分析を行っている。企業組織の変革と人的資本面の対応の観点で、企業の IT 化の進展が生産性に与える効果に関する実証分析を行った結果、日本企業の IT 化の進展はそれ自体で生産性に対して正の効果をもたらしているが、企業組織変革や人的資本の対応と結びつくことでさらに生産性を高める可能性がみられた。しかし、企業組織変革については統計的に有意であったものは一部にとどまっており、日本企業における IT 化に伴う有効な企業組織変革についてはまだ不十分な段階にあることも示唆される結果となった。

JEL Classification: D21, D24, L23

Key words: 企業組織の変革、人的資本、IT、生産性
# How can IT Raise Productivity Linked with Workplace Re-organization and Human Capital in Japan?

By Futoshi Kurokawa and Kazunori Minetaki

## Abstract

This paper examines the impact of Information and Communication Technology (ICT) on the productivity linked with workplace re-organization and human capital in Japan. Using large-scale cross-sectional data of Japanese firms, we regress the cross terms consists of development of ICT, workplace re-organization and human capital on firm’s productivity.

Main conclusion is that the development of ICT in itself brings positive effect for firm’s productivity and this result agrees with precedent studies about US firms. Furthermore, the effect of ICT on the productivity can be observed related with firm’s re-organization or human in our results. Additionally, human capital with the progress of ICT has positive effect on productivity. The effective patterns of re-organization are different from the case of US firms. According to our empirical study, the change of relationships among firms has large effect on the productivity, but the effect is not so large in the cases of within the firm.

Our results suggest that the progress of ICT has positive effect on productivity and this effect becomes more effective by combining with firm's re-organization and human capital accumulation. However, our results also suggest that re-organizations have not made enough especially within the firm in Japan.

JEL Classification: D21, D24, L23

Key words: Information and Communication Technology, productivity, firms' re-organization
### 1. はじめに

本稿は日本企業の IT 化の進展が生産性にもたらす効果に関して、企業組織と人的資本の観点から分析することを目的としている。従来から IT 化の進展が生産性上昇をもたらすためには、企業組織の変革やそれに伴う教育投資などが必要であるという議論があった。米国では MIT の Brynjolfsson を中心とした研究グループが精力的に研究を進めている。日本では経済企画庁（2000）、栗山（2002）、内閣府（2004）、篠崎（2005）がその代表例である。

企業組織や人的資本と IT 化の進展が生産性にもたらすこれまでの分析では、主としてコブ・ダグラス型生産関数などを用いたものが中心であったが、本稿ではそれに加えて TFP（Total Factor Productivity）を定義し、IT 化が企業組織変革や人的資本と結びついて TFP の上昇に効果があるか否かを検証する。

企業組織や人的資本・雇用形態が IT 化と関連して生産性にどのような影響を与えているのかを分析するためには、それぞれの企業の詳細なデータが必要となるが、今回は経済産業省の『平成15年情報処理実態調査』とそれと同時に行われた付帯調査データを利用することにより分析を進める。企業組織に関する従来の分析は、意思決定権限の分権化や集権化、組織のフラット化など、主として企業内部の組織構造に関する分析であるが、本稿ではこれに加えて社外と関連した見直しが IT 化と結びついて、生産性にどのような効果をもたらすのかについても検討する。社外と関連した見直しとは具体的に、事業部門の分割・分社化、業務のアウトソーシング化、取引先のシェア変更、既存取引先との取引の打ち切り、新規の取引開始、社外取引のペーパレス化である。企業組織改革指標を用いた分析では内閣府（2004）があるが、そこでは企業組織改革指標を個々の項目を合成して作成しているのに対して、本稿では具体的に個々の企業組織改革のどの項目が大きな役割を果たしているのかについて注目している。それにより、IT 化の推進とともに企業の生産性にとってどのような企業組織改革が有効な効果をもたらしているのかについて詳細に検討する。

また、IT 化と企業組織の変革が生産性にもたらす効果に加え、IT 化と人的資本が結びついて生産性にどのような影響を与えるのかということも重要である。IT 化と人的資本の生産性に対する影響については栗山 (2002)、内閣府 (2004) で分析されており、また篠崎 (2005) では IT 化と企業組織の変革と人的資本の三者の結びつきが生産性にもたらす効果について、生産関数を用いて推計している。本稿でも IT 化の進展とそれに伴う人的資本の変化が企業組織の変革と結びついたとき、生産性にどのような効果があるのかについて同様の実証分析を行う。具体的には、企業の組織変革が進んでおり、IT 化も進展しており、かつ企業の組織変革に伴う人的資本の対応がなされている企業グループと、これら三つの要因のうち一つでも満たされていない企業グループとでは生産性に差異があるか否かを検証する。本稿では先述のようにコブ・ダグラス型生産関数を用いた IT 化・企業組織・人的資本の効果の推計と TFP に対する同効果の推計を行い、分析の頑健性を高める。

本稿の構成は以下の通りである。次の第2節では、日本企業のIT化と企業組織に関する議論に関して既存の研究を交えて概観する。そして第3節では、今回の実証分析に利用し
た経済産業省の『情報処理実態調査』の簡単な解説と実証分析に用いる変数、作成方法についての説明を行う。第4節では、3節で説明した変数を用いてIT化の進展・企業組織変革が生産性にもたらす効果に関しての実証分析とその結果を述べ、さらに第5節では第4節の分析に人的資本を加えて、IT化の進展と企業組織改革、人的資本が生産性に与える影響についての実証分析とその結果について述べる。そして第6節で本稿の結論をまとめる。

## 2 ．企業の IT 化と企業組織に関する議論

米国では MIT の Brynjolfsson を中心として、IT 投資が生産性をあげるためには、企業組織にはいくつか満たしておかねばならない性質があるという分析を行っている。Brynjolfsson は IT 投資が生産性に結びつきやすい企業組織をデジタル組織と呼んでいる (Brynjolfsson、2004)。その性質とは、(1)企業の業務プロセスがデジタル化されている（少なくともペーパレス）、(2)意思決定の分権化が進み現場に権限が委譲されている、(3)情報の共有が進んでいること、(4)従業員に対するインセンティブが考慮されている、(5)人的資本への投資が活発である、ことなどである。整理すると、業務プロセスがデジタル化していること、組織の意志決定の分権化がなされていること、人的資本の充実ということである。

Brynjolfsson はこうした属性を持つ企業は、IT 投資が生産性の向上をもたらしやすく、企業価値の増加にも効果があると述べている。企業組織内で情報が一部に偏在すると、その情報が活かしきれなくなるのに対して、意思決定プロセスが分権的な組織の場合は現場で情報を活用できるので、IT 投資の効果を得るためには意思決定が分権的な組織が必要であると指摘している。 $ ^{1} $ Brynjolfsson は多くの企業のヒアリング調査も行っており、ヒアリング調査の結果から、デジタル組織を採用した企業であればあるほど、分権化を進めている傾向が顕著であると結論づけている。Brynjolfsson は事例としてウォルマートを挙げているが、ウォルマートは巨大な組織を管理するために、競合企業である K マートの 2 倍のネットワーク・ノードを持っていると同時に、社員に多くの意思決定権を与えているという。

またクロスセクション・データを用いた本稿の分析とは異なるが、Brynjolfsson and Hitt（2003）では1987年から1994年における527社のデータを用いて、情報化投資が全要素生産性に対して寄与していることを指摘している。そしてその寄与の大きさは情報化投資が行われてから1年経過したときよりも長期（5年から7年）になるほど大きくなるというものであった。そこでは情報化投資は組織的資本などtime consuming な補完的資本と密接に関連しており、単なるIT投資に加えて企業組織の改革などを調整することによりその寄与が大きくなるという可能性を指摘している。
日本を対象とした研究についても、企業組織と IT と生産性の観点でいくつかの分析結果が出ている。Brynjolfsson グループと同様の結論が出ているのが、経済企画庁（2000）、内閣府（2004）である。 $ ^{2} $ そこでは IT 投資が企業組織の分権化やフラット化と結びつくことによって高い生産性が得られるという結論を出している。

一方、それとは逆の結論を出しているものとして栗山（2002）がある。栗山（2002）では、2001年に日本の上場一部と二部企業のうち、1,469社を対象にアンケート調査を行い、IT化は一人当たりパソコン台数、企業組織はフラット化の進展の度合いで、人的資本については大卒、大学院卒の割合で測定して分析を行っている。 $ ^{3} $ 実証分析の結論としては、IT化と企業組織の組み合わせについては、IT化は進んでいるが組織のフラット化が進んでいない企業すなわち集権的である企業は、IT化が進んでおり組織のフラット化が進んでいる企業すなわち分権的企業よりも生産性が高いという結果が統計的有意に確認されている。また、IT化と人的資本の組み合わせについては、IT化が進みかつ人的資本が高い企業の生産性がもっとも高くなっている。栗山（2002）は実証分析結果から得られた結論をまとめ、その背景について次のように解釈している。「IT化を企業の生産性の向上と結びつける方法は、日米に共通する面もあるが、異なる面もある。共通する部分は人的資本の重要性であり異なる面は企業組織である。米国は意思決定の集権化と人事評価の分権化を特徴とし、日本は意思決定の分権化と人事評価の集権化を特徴にしている。米国では集権化されたリーダシップの元で、業績拡大し進化するが、過度な集権化に陥る危険性がある。この危機は組織の分権化と権限委譲という改革によって乗り越えられる。米国企業は、80年代に強さを発揮した日本企業の組織アーキテクチュアを学んで、それを米国流に変更して取り入れ、分権化とチームワークなどの面を重視してリエンジニアリングのもとで組織改革に取り組んだ。日本的経営の重要な特徴といわれるチームワークの重視などは、組織本来の特徴が分権的であるので、ITを利用している異質の個人が協働し、ITの効果を高めるためには、個人の権限や責任の範囲を明確にする必要があり、米国の行き過ぎた集権化を是正するのに効果的であった。これに対して、日本においては、IT化と人的資本は意思決定の集権化と結びついたとき、生産性の上昇が期待できる可能性があるという結果が得られた」（栗山、2002）。

元橋（2005）も「米国における IT と組織のフラット化を日本企業にそのまま適用できるかどうかについては詳細な検討が必要である」と注意を促している。日本企業ですでに意思決定における分権化がすでに進んでいることに加えて、日本企業において権限関係が米国企業と比較して不明瞭であることに着目した見解であろう。

これらの既存研究を踏まえ、本稿でも同様の問題意識をもって企業組織変革や人的投資
が IT 化の進展にともなって生産性にどのような影響を与えるのかを分析する。具体的には、第一に企業の意思決定に関して、意思決定権限の集権化が生産性にとってプラスの効果があるのか、意思決定の分権化や組織のフラット化が効果をもたらすのかどうかについて検討する。第二に経営陣と中間管理職の権限の見直し、中間管理職と一般社員の職務の見直し、総合職と一般職の職務の見直しといった、職務の範囲や権限に関する項目も検証する。日本企業で職務権限が曖昧であれば、IT 化の進展とともに職務権限を見直しても、生産性に対して大きな効果がないと考えられるからである。第三に、Brynjolfsson の問題提起である業務プロセスがデジタル化されているかというテーマを扱う。ここでは業務プロセスがペーパレス化しているか否かの効果を検証することになる。第四に先述したように、事業部門の分割・分社化、業務のアウトソーシング化、取引先のシェア変更、既存取引先との取引の打ち切り、新規の取引開始など、社外に対する組織改変の観点から、企業組織の変革に関してその効果を検証する。

### 3. データ

### 3.1 使用データ

本稿が利用したデータ・セットとして中心となったのは、『平成15年情報処理実態調査』（経済産業省）である。そして分析に必要なデータ作成のため、マッチングさせた財務データも併せて推計データを作成した。『平成15年情報処理実態調査』は、コンピュータ及び情報処理サービスを利用している民間事業者4000社以上の企業ベースの統計であり、企業のIT化の進展を定量的に分析するのに極めて有効な統計である。 $ ^{4} $ 『平成15年情報処理実態調査』は従来の『情報処理実態調査』よりかなり拡張されており、特に労働・雇用やIT化に伴う企業の組織変革に関する設問が充実しているのが特徴である。この点において、平成15年以前の『情報処理実態調査』では不可能であった企業レベルの詳細な生産性分析が行えることになった。

『平成15年 情報処理実態調査』と財務データをマッチングさせることができた企業数は2148社である。ただし、『平成15年 情報処理実態調査』の調査時期とまったく同じ時期の財務データだけを利用した場合、サンプル数がかなり減少してしまうので、今回の分析ではそれから遡って1年以内であればマッチング可として扱ったことは指摘しておく必要がある。 $ ^{5} $ 利用した財務データは、日本政策投資銀行のデータを基本とし、それにない企業については東京商工リサーチの財務データ、またさらに日本政策投資銀行と東京商工リサーチにないものは帝国データ・バンクを用いた。また財務データに関して3種類のデータ
タ・ベースが利用可能であった場合、推計に際して必要な付加価値や資本ストック・サービスの系列を作成するにあたって欠損値の少ないデータ・ベースから優先的に用いた。

### 3.2 データ作成 1

以下ではまず生産性分析に欠かせない基礎データである実質付加価値、実質資本ストック・サービス、労働投入について、データの作成方法について述べる。

## (1) 実質付加価値

付加価値の定義は、賃金・給与、営業利益、賃借料、減価償却費、租税公課の和とする。 $ ^{6} $ それを経済活動別国内総生産の産業別デフレータを用いて実質付加価値を求める。

## (2) 実質資本サービス

実質資本サービスは、実質資本ストックから生まれる資本サービスとレンタル料を資本還元したものから生まれるサービスの和とする。

実質資本は、まず実質 IT 資本と実質一般資本に分けられる。 $ ^{7} $ 実質 IT 資本は、実質ハードウェア資本と実質ソフトウェア資本に分けられる。さらに実質ハードウェア資本は、実質ハードウェア資本ストック $ ^{8} $ とレンタル・リース料を資本還元したものとの和と定義する。 $ ^{9} $ 実質ソフトウェア資本については、『平成 15 年 情報処理実態調査』の設問 2.2 にあるソフトウェア残高の自社利用（購入ソフトウェアとソフトウェア制作残高の和）部分を実質化したものに、『平成 15 年 情報処理実態調査』設問 2.1 のソフトウェア使用料 1（レンタル/リース料）とソフトウェア使用料 2（ASP）を資本還元したものを加えて求める。

実質一般資本ストックは機械・設備と建物・構築物からなる。機械・設備部分は財務データの有形固定資産の機械・設備に関する項目に、『平成15年情報処理実態調査』の設問2-3にある機械・設備の投資額の構成比を乗じて100で除したものをデフレーターで実質化する。建物・構築物は財務データの有形固定資産の項目を実質化する。 $ ^{10} $
## (3) 労働投入

労働投入は、従業員数と一人当たり年間労働時間の積で求めた。具体的には、『平成15年情報処理実態調査』の設問3を利用した。一般社員、プログラマー、SE、ネットワーク管理者、システム企画・管理者、その他社員の人数と各々の一人当たり年間労働時間を掛け合わせて求める。

## (4) コストシェア（資本と労働）

TFP 系列の作成に必要なのが各インプットのコストシェアである。コストシェアは各インプットの所得を総所得で除することで求める。総所得は、賃金・給与と資本所得の和である。資本所得は各々の資本ストックとユーザー・コストの積とハードウェアのレンタル・リース料とソフトウェア使用料の合計である。 $ ^{11} $ 労働のコストシェアは、賃金・給与を総所得で除したものである。一般資本ストックのコストシェアは、実質一般資本ストックとそのユーザー・コストの積を総所得で除したものである。ハードウェア資本のコストシェアは、実質ハードウェア資本ストックとそのユーザー・コストの積にハードウェアのレンタル・リース料を加えたものを総所得で除して求めた。ソフトウェア資本のコストシェアは、実質ソフトウェア資本ストックとそのユーザー・コストの積にソフトウェア使用料を加えたものを総所得で除して求めている。

それではまず我々の推計対象企業がどの産業に属しているのかを確認しよう。表3－1は『平成15年情報処理実態調査』における産業別企業数と、財務データがリンク可能であった推計対象産業別企業数を表したものである。ここで注意しておくことは、日本経済全体の企業数と比較して相対的に、電気機械器具製造業や精密機械器具製造業の企業数が少なく、情報サービス業の企業数が多いという偏りがみられるということである。よって推計結果の解釈には産業分布によるサンプリング・バイアスが存在する可能性も考慮しておく必要がある。

そして表 3−2 が推計対象企業の基本統計量をまとめたものである。ここでは生産性分析に必要な基本データである実質付加価値、従業員数、実質ソフトウェア資本サービス、実質ハードウェア資本サービス、実質一般資本ストックについて、全産業、製造業、非製造業別に基本統計量を示している。

さらに表 3−3 は産業別にハードウェア資本ストック、ソフトウェア資本ストックの総資本ストックに占める比率を表したものである。全体的に製造業よりも非製造業の方がハードウェア資本比率、ソフトウェ資本比率が大きいことがわかり、特に情報サービス業、金融保険業において IT 化が進んでいることが確認される。
表3−3 産業別ハードウェア資本比率・ソフトウェア比率

産業名	サンプル数	ハードウェア資本比率	ソフトウェア資本比率
1 食料品、飲料・たばこ・飼料製造業	96	0.348	0.042
2 繊維工業	26	0.314	0.026
3 パルプ・紙・紙加工品製造業	23	0.262	0.016
4 化学工業	95	0.285	0.041
5 石油・石炭・プラスチック製品製造業	34	0.221	0.083
6 窯業・土石製品製造業	37	0.289	0.017
7 鉄鋼業	34	0.195	0.021
8 非鉄金属製品・金属製品製造業	85	0.290	0.022
9 一般機械器具製造業	119	0.362	0.037
10 電気機械器具製造業	64	0.319	0.080
11 情報通信機械器具製造業	72	0.212	0.072
12 輸送用機械器具製造業	88	0.282	0.044
13 精密機械器具製造業	18	0.443	0.041
14 その他の製造業	65	0.299	0.034
15 農林漁業・同協同組合、鉱業	23	0.104	0.006
16 建設業	146	0.474	0.037
17 電気・ガス・熱供給・水道業	41	0.291	0.043
18 映像・音声情報制作・放送・通信業	23	0.367	0.028
19 新聞・出版業	17	0.563	0.067
20 情報サービス業	133	0.755	0.097
21 運輸業	65	0.385	0.088
22 卸売業	483	0.573	0.083
23 小売業	232	0.529	0.065
24 金融・保険業	27	0.628	0.147
25 医療業(国・公立除く)	0	n.a.	n.a.
26 教育(国・公立除く)、学習支援業	5	0.577	0.175
27 その他の非製造業	96	0.473	0.138

(注)

1）ハードウェア資本比率，ソフトウェア資本比率はそれぞれ総資本ストックに占めるハードウェア資本ストック，ソフトウェア資本ストックの割合。

2）n.a.は推計不能を示す。

### 3.3 データ作成 2

次に企業の IT 化の進展度合いと企業組織に関する設問を利用する変数に関して以下で述べる。

## (5) 企業の IT 化指標

まず、『平成15年 情報処理実態調査』の設問を用いて、加工変数を作成し、それらを用いて主成分分析を行った。第一主成分の寄与度は90.03%であり、この第一主成分を企業のIT化の指標とする。 $ ^{12} $ 具体的な加工変数は以下の通りである。

## ・一人当たり情報処理関連教育訓練費用（設問2-1）

情報処理関連費用のうち一般社員の教育訓練等費用を従業員で除した変数と、情報処理要員の教育訓練等費用を従業員で除した変数。

## ・一人当たり情報機器台数（設問4）

メインフレーム、ワークステーション、パソコン、携帯ネットワーク端末のそれぞれの台数合計（買取+レンタル・リース）を従業員で除した変数。

## ・ネットワーク利用（設問5-1）

部門 LAN、基幹 LAN、WAN、企業間ネットワーク、インターネットの各々のネットワ
ークを利用している企業を1、利用していない企業を0とした変数。

## ・一人当たり電子メールID数・ドメイン登録数（設問5-2）

電子メール ID 数、ドメイン登録の件数、のそれぞれを従業員で除した変数。

## ・情報通信関連投資効果の測定指標導入（設問11）

情報通信関連の投資効果（売り上げ、利益、コスト、在庫等）を測定する指標（ROI、IT スコアカード等）を導入しているかという設問。導入していると答えた企業を1、今年度中に導入すると答えた企業を2、導入する方向で検討中と答えた企業を3、導入の予定はないと答えた企業を4とする変数。

## · CIO 担当者（設問 12）

CIO 担当者について専任者がいると答えた企業を 1、兼任者がいると答えた企業を 2、担当者がいないと答えた企業を 3 とする変数。

## (6) 企業組織の変革に関する変数

本稿の実証分析では、企業組織に関する変数は、『平成15年情報処理実態調査』の設問12を利用した。情報化投資に伴って過去3年間に組織・業務体制の見直しを行ったかという設問である。設問ごとに、ダミー変数として抜本的に進めた企業とマイナーな見直しを進めた企業を1、特に見直さなかったという企業を0という変数を作成する。 $ ^{13} $

以下の実証分析では IT 化の進展度合いと企業組織の変革に関する変数をクロスさせたものを説明変数とする。まず主成分分析によって IT 化の度合いの第一主成分を作成したが、そのスコアが平均よりも高い企業グループと低い企業グループに分類する。また各企業組織変革に関する変数についても、上記にように企業組織改変を行った企業と行っていない企業を区分する。

そして組織変革を行い、かつ IT 化の進展が平均よりも高い企業グループを（組織改変度×IT 進展度）として（高×高）のように表記する。以下同様に、組織変革を行いかつ IT 化の進展が平均よりも低い企業グループを（高×低）、組織変革は行わずかつ IT 化の進展が平均よりも高い企業グループを（低×高）とあらわす。

このような企業組織変革と IT 化進展の程度のクロス項は、以下で行う推計において定数項ダミー変数として説明変数に追加することにより、どのようなタイプの組織変革が生産性に対して効果をもたらすのかについて考察することができる。 $ ^{14} $ ただし、企業組織変革は個別に実行されるのではなく複数の組織変革が組み合わされて行われるのが一般的である。表 3−4 は企業組織変革 19 項目の相関を表したものであるが、それぞれの企業組織変革は互いに関係していることが確認される。つまり、後述する実証分析効果における組織
変革の生産性に対する効果とは、ある組織変革の独立した効果ではなく、当該組織変革を中心とする変革を同時に行ったことによる結果であるという点には注意しておく必要がある。

表3－4 企業組織変革に関する19項目の相関係数表

社内1	社内2	社内3	社内4	社内5	社内6	社内7	社内8	社内9	社外1	社外2	社外3	社外4	社外5	社外6	社外7	社外8	社外9	社外10
社内1	集権化	1.00
社内2	分散化	0.59	1.00
社内3	権限見直し	0.57	0.65	1.00
社内4	職務見直し1	0.45	0.50	0.61	1.00
社内5	職務見直し2	0.32	0.34	0.43	0.55	1.00
社内6	組織統廃合	0.36	0.41	0.40	0.38	0.33	1.00
社内7	組織フラット化	0.35	0.40	0.39	0.40	0.31	0.43	1.00
社内8	社内ベーパーレス化	0.23	0.28	0.25	0.25	0.21	0.33	0.27	1.00
社内9	重複業務見直し	0.34	0.36	0.35	0.37	0.28	0.41	0.32	0.46	1.00
社外1	分割分社化	0.25	0.30	0.26	0.26	0.24	0.35	0.26	0.20	0.27	1.00
社外2	アウトソーシング化	0.23	0.25	0.23	0.21	0.21	0.30	0.22	0.26	0.26	0.33	1.00
社外3	取引先シェア変更	0.31	0.32	0.33	0.33	0.30	0.31	0.29	0.23	0.31	0.32	0.30	1.00
社外4	取引打切り(販売面)	0.28	0.31	0.29	0.29	0.27	0.29	0.28	0.18	0.27	0.27	0.21	0.49	1.00
社外5	取引打切り(仕入れ面)	0.29	0.34	0.33	0.33	0.30	0.32	0.32	0.24	0.31	0.31	0.25	0.56	0.67	1.00
社外6	取引打切り(企画・研究開発)	0.29	0.34	0.33	0.32	0.32	0.27	0.25	0.21	0.28	0.29	0.25	0.46	0.61	0.61	1.00
社外7	新規取引(販売面)	0.30	0.35	0.35	0.34	0.27	0.39	0.28	0.24	0.34	0.26	0.21	0.46	0.51	0.47	0.37	1.00
社外8	新規取引(仕入れ面)	0.31	0.34	0.36	0.33	0.27	0.36	0.30	0.27	0.33	0.26	0.25	0.51	0.46	0.59	0.41	0.73	1.00
社外9	新規取引(企画・研究開発)	0.30	0.35	0.36	0.35	0.29	0.34	0.32	0.23	0.31	0.29	0.25	0.43	0.41	0.43	0.58	0.55	0.58	1.00
社外10	社外ベーパーレス化	0.23	0.27	0.25	0.25	0.22	0.25	0.21	0.41	0.34	0.24	0.23	0.32	0.27	0.32	0.30	0.28	0.33	0.32	1.00

（注）企業組織変革の内容については本文と付表Bを参照。

## 4 ．IT化の進展・企業組織変革が生産性にもたらす効果の推計

本章では、IT 化の進展・企業組織変革が生産性にもたらす効果に関する実証分析について説明する。本稿では、ダミー変数が生産性に与える効果を推計し、その推定値の頑健性を明らかにするために、実質付加価値を被説明変数とするコブ・ダグラス型生産関数モデルと、実質付加価値から投入要素の貢献を差し引いた TFP（個々の企業の TFP の平均的企業の TFP との乖離）を被説明変数とし、ダミー変数を説明変数とする TFP モデルを推計する。

### 4.1 コブ・ダグラス型生産関数の推計

栗山（2002）や内閣府（2004）と同様に、（1）式のようなコブ・ダグラス型生産関数を推計した。

$$ \begin{aligned}\ln(VA)=\alpha+\beta\ln(L)+\gamma\ln(KIT_{1})+\lambda\ln(KIT_{2})+\mu\ln(KIT)+\delta_{1}D_{HH}+\delta_{2}D_{HL}+\delta_{3}D_{LH}\\+\sum_{i}\theta_{i}\times industry_{i}\tag{1}\end{aligned} $$

VA：実質付加価値、L：労働投入、 $ KIT_{1} $ ：実質 IT ソフトウェア資本サービス、 $ KIT_{2} $ ：実質 IT ハードウェア資本サービス、KNIT：実質一般資本サービス、 $ D_{XY} $ ：企業組織改革 $ (X)\times IT $ 化進度 $ (Y) $ の組み合わせを表すダミー変数、H：企業組織変革実施または IT 化の進度が平均以上、L：企業組織変革未実施または IT 化の進度が平均未満、industry：産業ダミー変数
実際の推計結果を述べる前に、推計対象企業について説明する。先述したように、本稿では『平成15年情報処理実態調査』の対象企業のなかで財務データが存在しているものを推計の対象としており、この時点で企業数は2148社となった。そこからさらに実際に推計対象となるのは、実質付加価値が正であること、労働投入が存在していること、各々実質資本サービス・ストックが存在していること、さらに前章で述べた企業組織改変とIT進度のクロス項が存在していることが必要であり、最終的なサンプル数は1200社前後である（個々の推計式でサンプル数は変わるので具体的なサンプル数については各表を参照）。

また、『平成15年情報処理実態調査』は調査期日が平成15年3月31日であり、平成14年度（2002年度）に関するクロスセクションナル・データである。パネル・データでないので、バイアスが存在し推計結果に影響している可能性があることには留意しなければならない。 $ ^{15} $

そこで本稿では先述したように、できるだけ頑強性のある結論を得ようと、生産関数をコブ・ダグラス型に特定化した推計と、次節で述べる生産関数を特定化せず求めたTFPを被説明変数とするTFPモデルの推計の2通りを試みている。言うまでもなくコブ・ダグラス型生産関数は生産要素間の代替の弾力性に関して厳しい前提条件を課した推計方法であり、それから得られた実証結果のインプリケーションの解釈には慎重でなければならない。まず企業組織変革ダミーを含めないコブ・ダグラス型生産関数を推計した結果が表4－1と表4－2である。

ただしここでは制御変数として表4-1では産業ダミー、表4-2では企業規模ダミーを用いている。投入要素の係数の推定値は、いずれの場合も有意であるが、労働投入の係数の推定値、特に企業規模ダミーを含むモデルでのそれは小さな値となっている。制御変数として企業規模ダミーを用いると労働投入の係数推定値がとりわけ小さくなる現象は、1つには、従業員規模ダミーを用いているために、似たような規模企業の産業間の生産性の違いが労働投入の効果として測定されているためであり、2つには、資本と労働の移動・調整が企業規模の成長・衰退に応じて生じるが、それらの移動・調整は同一産業内で行われる方が、産業間で行われるよりも調整コストが低い、つまり小さな投入要素の変動で大きな生産性の変動を生み出すためと考えられる。また、労働と資本からなる投入要素の係数推定値の和は、制御変数を産業ダミーとする場合（基本モデル1）は0.9612、従業員規模ダミーとする場合（基本モデル2）は0.7978であり、制御変数を従業員規模ダミーとすると生産関数の1次同次性からの乖離が大きくなることと、労働投入係数が小さくなりすぎることから、以下の推計ではすべてコントロール変数として産業ダミー変数を含めることにする。
表4－1 コブ・ダグラス型生産関数を用いた推計：基本モデル1 被説明変数：実質付加価値

説明変数	係数	標準誤差
労働投入	0.3959 ***	0.0336
ソフトウェア資本サービス	0.1910 ***	0.0212
ハードウェア資本サービス	0.1162 ***	0.0234
一般資本ストック	0.2581 ***	0.0176
産業ダミー（食料品、飲料・たばこ・飼料製造業）	0.0878	0.6277
産業ダミー（繊維工業）	-0.3457	0.6793
産業ダミー（パルプ・紙・紙加工品製造業）	0.3834	0.6765
産業ダミー（化学工業）	1.0582 *	0.6276
産業ダミー（石油・石炭・プラスチック製品製造業）	-0.0113	0.6526
産業ダミー（窯業・土石製品製造業）	0.6457	0.6612
産業ダミー（鉄鋼業）	0.1720	0.6606
産業ダミー（非鉄金属製品・金属製品製造業）	0.2104	0.6306
産業ダミー（一般機械器具製造業）	0.4624	0.6255
産業ダミー（電気機械器具製造業）	1.2283 *	0.6389
産業ダミー（情報通信機械器具製造業）	1.1455 *	0.6403
産業ダミー（輸送用機械器具製造業）	0.4320	0.6275
産業ダミー（精密機械器具製造業）	0.7736	0.6836
産業ダミー（その他の製造業）	0.3691	0.6341
産業ダミー（農林漁業・同協同組合、鉱業）	0.8532	0.6895
産業ダミー（建設業）	0.7774	0.6214
産業ダミー（電気・ガス・熱供給・水道業）	0.8824	0.6614
産業ダミー（映像・音声情報制作・放送・通信業）	1.8955 **	0.6875
産業ダミー（新聞・出版業）	0.4471	0.7606
産業ダミー（情報サービス業）	1.3886 **	0.6227
産業ダミー（運輸業）	0.2341	0.6372
産業ダミー（卸売業）	0.5748	0.6107
産業ダミー（小売業）	-0.0057	0.6179
産業ダミー（金融・保険業）	1.2445 **	0.6741
産業ダミー（その他の非製造業）	0.9807	0.6303
定数項	-4.6198 ***	0.6756
サンプル数	1332
F值	86.40 ***
Adj R-squared	0.6504

(注)

1）資本サービス・資本ストックはすべて実質値。

2）実質付加価値、労働投入及び資本サービス・資本ストックは対数値。

3）産業ダミーは、該当産業が1、その他産業が0であるダミー変数。

4）***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%で有意であることを示す。

5) Adj R-squared は自由度修正済み決定係数の値を示す。
表 4−2 コブ・ダグラス型生産関数を用いた推計：基本モデル 2 被説明変数：実質付加価値

説明変数	係数	標準誤差
労働投入	0.2573 ***	0.0424
ソフトウェア資本サービス	0.2009 ***	0.0222
ハードウェア資本サービス	0.1151 ***	0.0246
一般資本ストック	0.2245 ***	0.0164
従業員数規模ダミー 1	0.0402	0.4598
従業員数規模ダミー 2	0.2089	0.4585
従業員数規模ダミー 3	0.2177	0.4595
従業員数規模ダミー 4	0.5915	0.4648
従業員数規模ダミー 5	0.6789	0.4820
定数項	-2.2533 ***	0.6602
サンプル数	1332
F 值	239.84 ***
Adj R-squared	0.6180

$ ^{注} $

1）資本サービス・資本ストックはすべて実質値。

2）実質付加価値、労働投入及び資本サービス・資本ストックは対数値。

3）従業員数規模ダミーは従業員数規模で20パーセント・タイルごとに区切って作成。従業員数規模ダミー1は規模が最も小さいグループの企業を1、その他を0とした変数で、従業員数規模ダミー5は規模が最も大きいグループの企業を1、その他を0とした変数。

4）***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%で有意であることを示す。

5) Adj R-squared は自由度修正済み決定係数の値を示す。

そして企業の組織変革と IT 化の推進のクロス項を含めた推計結果を示したのが表 4−3 である。

まず、全体的な傾向として、企業の組織改革がどのようなものであっても IT 化の進展が進んでいない企業では大きな効果はみられないということである。この点では、日本の企業のおける IT 化の進展は、企業の組織変革がどのようなものであろうとそれだけである程度正の効果をもたらしていると考えられる。しかし、Brynjolfsson and Hitt (2003)などの先行研究結果が示唆するように、IT 化と情報技術に向けた企業組織改革はセットで行うことでより効率的となると考えることができる。

では、企業の組織変革が進み IT 化も平均以上（高×高）の企業グループのクロス項の係数が他の企業グループの係数と比べて、最も高くなっているのはどういった組織変革のケースなのかに注目してみよう。